ڈیجیٹل دور میں ویتنامی زرعی مصنوعات کی قدر بڑھانے کے لیے مصنوعی ذہانت کا استعمال

14 نومبر کی صبح، ہو چی منہ شہر میں، زرعی سائنس کے جنوبی ادارے (IAS) نے SNE گروپ (کوریا) کے ساتھ مل کر "ڈیٹا کی تبدیلی کے دور میں AI اور ویتنامی زراعت - ڈیجیٹلائزیشن - مصنوعی ذہانت" ورکشاپ کا انعقاد کیا۔

Báo Tin Tức•14/11/2025

فوٹو کیپشن — ویتنامی زرعی مصنوعات کی قدر بڑھانے کے لیے مصنوعی ذہانت کا استعمال۔

اس تقریب نے انتظامی ایجنسیوں، تحقیقی اداروں، انجمنوں اور کاروباری اداروں کے نمائندوں کو زرعی شعبے میں دیرینہ رکاوٹوں کو دور کرنے کے لیے ٹیکنالوجی ایپلی کیشن کے حل پر بات کرنے کے لیے راغب کیا۔

ویتنام، خاص طور پر پھلوں اور سبزیوں کی صنعت میں، اربوں ڈالر برآمد کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے، لیکن پیداوار اب بھی بنیادی طور پر چھوٹے پیمانے پر ہے، جو تجربے پر منحصر ہے، اور یہاں تک کہ کیمیکلز کا زیادہ استعمال بھی ہے، جس سے کوالٹی کنٹرول اور ٹریس ایبلٹی مشکل ہو جاتی ہے۔ مصنوعی ذہانت (AI) اور ڈیجیٹل ٹرانسفارمیشن (DX) کی تعیناتی کو قدر اور مسابقت بڑھانے کے لیے ایک ناگزیر سمت سمجھا جاتا ہے، حالانکہ لاگت اور انسانی وسائل کے معاملے میں اب بھی بڑی رکاوٹیں موجود ہیں۔

اسی مناسبت سے، ورکشاپ میں، ماہرین نے صنعت کی موجودہ صورت حال کا ایک جامع نظریہ پیش کیا، جس میں AI پلیٹ فارمز اور کم لاگت والے ایپلیکیشن ماڈلز متعارف کرائے گئے جو کہ فارم گھرانوں میں ہی لگائے جاسکتے ہیں۔

ویتنام فروٹ اینڈ ویجیٹیبل ایسوسی ایشن (ون فروٹ) کے ڈپٹی جنرل سکریٹری جناب Nguyen Van Muoi نے کہا کہ پھلوں اور سبزیوں کی صنعت اچھی طرح ترقی کر رہی ہے۔ 2024 میں، برآمدی کاروبار 7.15 بلین امریکی ڈالر تک پہنچ گیا۔ یہ پیشن گوئی ہے کہ یہ 2025 میں 8 بلین امریکی ڈالر تک پہنچ سکتی ہے۔

تاہم، مسٹر موئی نے بڑی رکاوٹوں کی نشاندہی کی، جو کہ بکھری ہوئی پیداوار اور زنجیر کے ربط کی کمی ہے، جس کی وجہ سے نئی تکنیکوں اور ڈیجیٹل تبدیلی کی سست اور غیر مطابقت پذیری کا اطلاق ہوتا ہے۔ کیمیکلز کا زیادہ استعمال، محدود میکانائزیشن، اور GAP-معیاری علاقے کی کم شرح اور بڑھتے ہوئے ایریا کوڈز رکاوٹیں بنے ہوئے ہیں۔ دریں اثنا، مارکیٹ کے رجحانات تیزی سے پیداواری عمل کی شفافیت اور ماحول دوست مصنوعات کی مانگ پر توجہ مرکوز کرتے ہیں، جس کے لیے AI، IoT اور blockchain جیسی اعلیٰ ٹیکنالوجیز کے اطلاق کی ضرورت ہوتی ہے۔

این جیانگ یونیورسٹی کی فیکلٹی آف انفارمیشن ٹیکنالوجی کے لیکچرر ڈاکٹر ٹران تھی ٹیویٹ وان نے بھی جدید زراعت میں اے آئی کے کردار کا ایک جائزہ پیش کیا۔ ڈاکٹر وان کے مطابق، AI مشینوں کو مشین لرننگ اور کمپیوٹر ویژن جیسی ٹیکنالوجیز پر مبنی انسانی سوچ کی نقل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ IoT کے ساتھ مل کر، AI سینسرز، سمارٹ ڈیوائسز، فصل کی نگرانی کرنے والے ڈرونز یا کٹائی کرنے والے روبوٹس کو جوڑنے میں مدد کرتا ہے۔

اس طرح، تصویری تجزیہ کے الگورتھم پودوں کی بیماریوں کی جلد اور درست طریقے سے شناخت کر سکتے ہیں، موسم کی پیشن گوئی سے لے کر پانی اور غذائی اجزاء کے انتظام تک ڈیٹا پر مبنی فیصلے کرنے میں کسانوں کی مدد کرتے ہیں۔ تاہم، ڈاکٹر وان نے یہ بھی تسلیم کیا کہ بڑی رکاوٹیں اب بھی سرمایہ کاری کے اخراجات اور اعلیٰ معیار کے انسانی وسائل کی کمی ہیں۔

ویتنامی کسانوں کے اصل اخراجات اور خصوصیات کی بنیاد پر، ایس این ای کمپنی کے سی ای او مسٹر چانگ سیہون نے ایک قابل عمل طریقہ متعارف کرایا، جو کہ موجودہ ڈیٹا (DX) کو گہری سطح (AX) پر لاگو کرنے سے پہلے تبدیل کرنا ہے۔

مسٹر چانگ سیہون نے کہا کہ بہت سے کسانوں کو مشکلات کا سامنا کرنا پڑتا ہے کیونکہ ایک "سمارٹ فارم" ماڈل بنانے کی لاگت 3 بلین VND تک ہو سکتی ہے۔ صرف 4% کسانوں نے VietGAP سرٹیفیکیشن حاصل کیا ہے، جبکہ زیادہ تر کاشتکاری کی ڈائریاں ابھی بھی ہاتھ سے لکھی ہوئی ہیں۔ SNE نے ایک کم لاگت والے AI SaaS پلیٹ فارم کی تجویز پیش کی ہے جو مہنگے IoT سسٹمز میں سرمایہ کاری کی ضرورت کے بغیر آؤٹ ڈور فارمنگ ماڈل میں کام کر سکتا ہے۔

پہلا حل یہ ہے کہ تمام ہاتھ سے لکھے ہوئے لاگز کو ڈیجیٹائز کرنے کے لیے AI-OCR کا استعمال کیا جائے - ڈیجیٹل ڈیٹا کی تبدیلی کا بنیادی مرحلہ۔ ایک بار جب ڈیٹا کو ڈیٹا لیک میں ڈال دیا جاتا ہے، تو AI سسٹم درست طریقے سے تجزیہ کرتا ہے اور پیش گوئی کرتا ہے۔ مسٹر چانگ کے مطابق، SNE کا پلیٹ فارم 92 فیصد سے زیادہ درستگی کے ساتھ زرعی قیمتوں کی پیشن گوئی کر سکتا ہے، سیٹلائٹ ڈیٹا کے ذریعے پیداوار کی پیشن گوئی کر سکتا ہے، اور اسمارٹ فون کی تصاویر کا استعمال کرتے ہوئے فصل کی ترقی کا بھی جائزہ لے سکتا ہے۔

فی الحال، ایس این ای لام ڈونگ (ڈورین)، باک گیانگ (تربوز)، ڈونگ نائی (انناس) میں ان حلوں کی جانچ کر رہا ہے اور IAS اور WinMart کے ساتھ تعاون کر رہا ہے۔

ورکشاپ میں ویتنامی زراعت میں AI اور ڈیجیٹل تبدیلی لانے کی فوری ضرورت پر اعلیٰ سطح پر اتفاق رائے ریکارڈ کیا گیا۔ تاہم، مہنگے "سمارٹ فارم" ماڈلز کے بجائے، ایک زیادہ عملی نقطہ نظر یہ ہے کہ کاشتکاری کے ڈیٹا (ہاتھ سے لکھی ہوئی ڈائری، فصل کی معلومات) کو ڈیجیٹائز کرنے پر توجہ دی جائے، پیشن گوئی اور اصلاح کے لیے بڑے ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے لیے AI کا استعمال کیا جائے۔

توقع ہے کہ اس نقطہ نظر سے ٹریس ایبلٹی کو بہتر بنانے، چھوٹے کاشتکاروں کے لیے پیداواری کارکردگی میں اضافہ، اور درستگی اور پائیدار زراعت کی طرف بڑھنے میں مدد ملے گی۔

ماخذ: https://baotintuc.vn/khoa-hoc-cong-nghe/ung-dung-tri-tue-nhan-tao-nang-cao-gia-tri-nong-san-viet-trong-ky-nguyen-so-20251114171452732.htm